Natuurlijke
Taal
modellen

Neem contact met ons op

Machine learning, een tak binnen het vakgebied AI, heeft de afgelopen jaren enorme vooruitgang geboekt. Een van de meest opvallende doorbraken in dit veld is de ontwikkeling van natuurlijke taalmodellen. Deze modellen stellen computers in staat menselijke taal te begrijpen en ermee te communiceren op een manier die voorheen ondenkbaar was.

Natuurlijke taalmodellen zijn computerprogramma’s die zijn ontworpen om menselijke taal te begrijpen en te genereren. Ze maken gebruik van geavanceerde algoritmen en statistische modellen om grote hoeveelheden tekstgegevens te analyseren en patronen te ontdekken. Met behulp van deze patronen kunnen de modellen taalbegrip ontwikkelen en natuurlijke taal genereren die vergelijkbaar is met menselijke spraak.

Een van de meest bekende en invloedrijke natuurlijke taalmodellen is het GPT-4-model (Generative Pre-trained Transformer 4), ontwikkeld door OpenAI. GPT-4 is getraind op een enorme hoeveelheid tekstgegevens van het internet en kan nu op verbazingwekkende wijze menselijke taal nabootsen. Het model kan worden gebruikt voor diverse taken, zoals het beantwoorden van vragen, het genereren van tekst, het vertalen van talen en zelfs het schrijven van gedichten en verhalen.

Wat natuurlijke taalmodellen zo indrukwekkend maakt, is hun vermogen om context te begrijpen. Ze kunnen zinsdelen en zinnen analyseren en de betekenis ervan afleiden op basis van de context waarin ze voorkomen. Hierdoor kunnen ze complexe taalconstructies begrijpen en genereren die coherent en betekenisvol zijn.

Hoewel natuurlijke taalmodellen veel potentieel hebben, zijn er ook enkele uitdagingen waar onderzoekers en ontwikkelaars mee geconfronteerd worden. Eén daarvan is de kwestie van ethiek en verantwoordelijkheid. Aangezien deze modellen getraind worden op grote hoeveelheden tekst van het internet, kunnen ze inherente vooroordelen en onnauwkeurigheden overnemen. Het is belangrijk om de modellen zorgvuldig te controleren en te trainen om ervoor te zorgen dat ze eerlijke en betrouwbare resultaten opleveren.

De toekomst van natuurlijke taalmodellen is zeker veelbelovend.

Hieronder zijn enkele voorbeeld modellen op het Office AI platform weergegeven:

Completion model

Dit is het meest simpele model dat gebruik maakt van een prompt omschrijving. Maak een prompt en zet je virtuele medewerker aan het werk.

Chat model

Met dit model start je een dialoog met de virtuele medewerker waarbij alle gekoppelde (training) documenten, business rules en een eventueel gekoppelde rol wordt gebruikt voor meer context en een beter antwoord.

Voice to text model

Via de Voice to text recorder kun je een opname maken van een gesprek of een meeting. Door de verwerk knop te klikken wordt automatisch de spraak omgezet naar tekst en wordt er automatisch een tekstverbeteraar aan het werk gezet.

Few shot model

Het is mogelijk met dit model om 1 of meerdere vragen te stellen aan een virtuele medewerker in een vaste volgorde (few shot, meerdere vragen). 
Je kunt er voor kiezen om het antwoord van een voorgaande vraag wel of niet te gebruiken voor de volgende virtuele medewerker.
Vanaf vraag 2 kun je er voor kiezen om de antwoorden van specifieke eerder gestelde vragen te gebruiken bij de input informatie
Er is een optie om de laatste antwoord terug te krijgen of om alle antwoorden te verzamelen.